1X, la société de robotique à l’origine du robot humanoïde Neo, a dévoilé un nouveau modèle d’IA qui, selon elle, comprend la dynamique du monde réel et peut aider les robots à apprendre de nouvelles informations par eux-mêmes.
Ce modèle basé sur la physique, appelé 1X World Model, utilise une combinaison de vidéo et d’invites pour donner de nouvelles capacités aux robots Neo. La vidéo permet aux robots Neo d’apprendre de nouvelles tâches pour lesquelles ils n’avaient pas été formés auparavant, selon 1X.
Cette version intervient alors que 1X se prépare à libérer ses humanoïdes Neo dans la maison. La société a ouvert les précommandes de ses humanoïdes en octobre et prévoit d’expédier les robots cette année. A 1X a refusé de partager un calendrier d’expédition de ces robots ou de partager des informations sur le nombre de robots commandés, au-delà du fait que les précommandes dépassaient les attentes.
« Après des années passées à développer notre modèle mondial et à rendre la conception de Neo aussi proche que possible de l’humain, Neo peut désormais apprendre de la vidéo à l’échelle Internet et appliquer ces connaissances directement au monde physique », a déclaré Bernt Børnich, fondateur et PDG de 1X dans un communiqué de l’entreprise. « Avec la capacité de transformer n’importe quelle invite en nouvelles actions – même sans exemples préalables – cela marque le point de départ de la capacité de Neo à apprendre à maîtriser presque tout ce que vous pourriez demander. »
Dire que le bot peut transformer n’importe quelle invite en une nouvelle action est une affirmation noble et pas tout à fait exacte ; vous ne pouvez pas dire à un Neo de conduire une voiture et il saura tout à coup comment se garer en parallèle, par exemple. Mais des apprentissages sont en cours.
1X ne dit pas que le modèle mondial permet aux robots Neo d’aujourd’hui d’effectuer une nouvelle tâche immédiatement après la capture d’une vidéo et après avoir été invité, a précisé un porte-parole de l’entreprise. Au lieu de cela, le bot prend les données vidéo liées à des invites spécifiques, puis les renvoie dans le modèle mondial. Ce modèle est ensuite réinjecté dans le réseau de robots pour leur apporter une meilleure compréhension du monde physique et davantage de savoir-faire.
Il donne également aux utilisateurs un aperçu de la façon dont Neo pense recevoir ou réagir à une certaine invite. Ce type d’informations comportementales pourrait aider 1X à entraîner ces modèles à un point tel que les robots seront capables de réagir à une invite indiquant quelque chose qu’ils n’ont jamais fait auparavant.
Événement Techcrunch
San Francisco
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13-15 octobre 2026
